GPT-3.5-turboの新機能を使ってCVPRの論文を良い感じに検索・推薦・要約するシステム
はじめに 5月からTuringに中途入社した棚橋です。リクルートで広告配信システムの開発や量子アニーリングに関する研究開発に関わっていました。現在、Turingのリサーチチームで完全自動運転システムの研究開発に取り組んでいます。 3行でまとめ 今月開催されるCVPR2023では約2400本もの論文が発表されるため、見るべき論文を事前に検索しておきたい。 社内で行われた大規模言語モデル（LLM）ハッカソンをきっかけに、LLMのEmbeddingを用いて論文の「検索・推薦・要約」システムを作成し公開した。 検索クエリに文章を使った曖昧な検索が行えたり、類似論文の推薦ができる。6/13にアップデートされたGPT3.5の新機能であるファンクション機能を使うことで、複数観点に分けて研究内容の要約を出力させた。 ↓ 今回作成した、LLMを使ったCVPR論文検索システム 事の発端 Turingは、ハンド
ビギナーのための図書館で調べものチートシート
予備調査 1. 主題についての概観を得る。 （１）百科事典 ・Yahoo!百科事典（『日本大百科全書』小学館がベース） http://100.yahoo.co.jp/ ・ネットで百科＠Home（『世界大百科事典』平凡社がベース） http://www.mypaedia.jp/netencyhome/ ・辞典横断検索 Metapedia（ウィキペディア日本語版、エンカルタ百科事典ダイジェスト(MSN)、kotobankを含む551サイトの辞書・辞典・用語集を一括検索） http://metapedia.jp/ （有料） ・ジャパンナレッジ（日本大百科全書、日本国語大辞典、国史大辞典、日本歴史地名大系、日本人名大辞典、集英社世界文学大事典、東洋文庫、新編 日本古典文学全集など） http://www.japanknowledge.com ・ブリタニカ・オンライン・ジャパン（ブリタニカ国際大百科
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